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从这篇开始我们进入YOLOv5改进系列。那就先从最简单的添加注意力机制开始吧！（￣︶￣）↗
【YOLOv5改进系列】前期回顾：
YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-437136.html
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记录在YOLOv5添加注意力机制，方便自己查阅。 由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。 更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏或我的个人主页查看 YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU https://blog.csdn.net/FriendshipTang/article/details/129969044 YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 本文主要介绍一种在YOLOv5-7.0中添加EMA注意力机制的方法。EMA注意力机制原论文地址，有关EMA注意力机制的解读可参考文章。 在yolov5的models文件中新建一个名为EMA.py文件，将下述代码复制到EMA.py文件中并
1、在yolov5/models下面新建一个CoTAttention.py文件，在里面放入下面的代码 代码如下： 2、找到yolo.py文件，进行更改内容 在29行加一个 from models.CoTAttention import CoTAttention , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我选择的yolov5s.yaml文件(你可以根据自己需求进行选择），将刚刚写
1、在yolov5/models下面新建一个ShuffleAttention.py文件，在里面放入下面的代码 代码如下： 2、找到yolo.py文件，进行更改内容 在28行加一个 from models.ShuffleAttention import ShuffleAttention , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我选择的yolov5s.yaml文件(你可以根据自己需求进行选择），
目录 1.CA注意力机制 2.YOLOv5添加注意力机制 送书活动 CA（Coordinate Attention）注意力机制是一种用于加强深度学习模型对输入数据的空间结构理解的注意力机制。CA 注意力机制的核心思想是引入坐标信息，以便模型可以更好地理解不同位置之间的关系。如下图： 1. 输入特征
1、在yolov5/models下面新建一个SimAM.py文件，在里面放入下面的代码 代码如下： 2、找到yolo.py文件，进行更改内容 在26行加一个 from models SimAM import SimAM , 保存即可 3、找到自己想要更改的yaml文件，我选择的yolov5s.yaml文件(你可以根据自己需求进行选择），将刚刚写好的模块SimAM加
在深度学习领域，尤其是计算机视觉任务中，神经网络需要捕捉图像中的多尺度特征以实现有效的特征表征。为了实现这一目标，研究人员不断开发新的模块和结构来改进神经网络的性能。通道注意力模块是一种有效的方法，旨在为每个通道分配权重，使网络关注更重要的通
本文所涉及到的yolov5网络为6.1版本（6.0-6.2均适用） yolov5加入注意力机制模块的 三个标准步骤 （适用于本文中的任何注意力机制） 1.common.py中加入注意力机制模块 2.yolo.py中增加对应的注意力机制 3.yaml文件中添加相应模块 注：所有注意力机制的添加方法都是一致的，加
![[YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.33]引入GAMAttention注意力机制](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/742094-1.png)
前 言： 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或
